Matlab频谱分析程序

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Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题

频谱分析

Spectral estimation （谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。

从数学上看，一个平稳随机过程n

x 的power

spectrum （功率谱）和correlation sequence （相关序列）通过discrete-time Fourier transform （离散时间傅立叶变换）构成联系。从normalized frequency （归一化角频率）角度看，有下式

()()j m

xx xx

m S R m e

ωω∞

-=-∞

=

∑

注：()()

2

xx

S

X ωω=，其中

()/2

/2

lim

N j n n N N X x e N

ωω=-=∑

πωπ

-<≤。

其matlab 近似为X=fft(x,N)/sqrt(N)，在下文中()L

X f 就是指matlab fft 函数的计算结果了

使用关系2/s

f f ωπ=可以写成物理频率f 的函数，

其中s

f 是采样频率

()()2/s

jfm f xx xx

m S f R m e

π∞

-=-∞

=

∑

相关序列可以从功率谱用IDFT 变换求得：

()()()/2

2//2

2s

s

s f jfm f j m xx xx xx s f S e S f e R m d df

f πωππ

ωωπ-

-=

=⎰⎰

序列n

x 在整个Nyquist 间隔上的平均功率可以

表示为

()()()

/2

/2

02s

s f xx xx xx s f S S f R d df f ππ

ωωπ-

-=

=⎰⎰

上式中的

()()2xx xx S P ωωπ

=

以及()()xx xx s

S f P

f f =

被定义为平稳随机信号n

x 的power spectral

density (PSD)（功率谱密度） 一个信号在频带[]1

2

1

2

,,0ωωωω

π

≤<≤上的平均功率

可以通过对PSD 在频带上积分求出

[]()()2

1

121

2

,xx

xx

P P d P d ωωωωωω

ωωωω--

=

+⎰⎰ 从上式中可以看出()xx

P ω是一个信号在一个无

穷小频带上的功率浓度，这也是为什么它叫做功率谱密度。

PSD 的单位是功率（e.g 瓦特）每单位频率。在()xx

P ω的情况下，这是瓦特/弧度/抽或只是瓦特

/弧度。在()xx

P f 的情况下单位是瓦特/赫兹。PSD

对频率的积分得到的单位是瓦特，正如平均功率

[]

12,P ωω所期望的那样。

对实信号，PSD 是关于直流信号对称的，所以0ωπ≤≤的()xx

P ω就足够完整的描述PSD 了。然而

要获得整个Nyquist 间隔上的平均功率，有必要引入单边PSD 的概念：

()()0

020onesided xx P P πωωωωπ

-≤<⎧=⎨

≤<⎩

信号在频带[]1

2

1

2

,,0ωωωω

π

≤<≤上的平均功率可以

用单边PSD 求出

[]()2

121

,onesided

P P d ωωωω

ωω=

⎰

频谱估计方法

Matlab 信号处理工具箱提供了三种方法

PSD 直接从信号本身估计出来。最简单的就是periodogram （周期图法），一种改进的周期图法是Welch's method 。更现代的一种方法是

multitaper method（多椎体法）。Parametric methods （参量类方法）这类方法是假设信号是一个由白噪声驱动的线性系统的输出。这类方法的例子是Yule-Walker autoregressive (AR) method 和Burg method。这些方法先估计假设的产生信号的线性系统的参数。这些方法想要对可用数据相对较少的情况产生优于传统非参数方法的结果。

Subspace methods （子空间类）

又称为high-resolution methods（高分辨率法）或者super-resolution methods（超分辨率方法）基于对自相关矩阵的特征分析或者特征值分解产生信号的频率分量。代表方法有multiple signal classification (MUSIC) method或eigenvector (EV) method。这类方法对线谱（正弦信号的谱）最合适，对检测噪声下的正弦信号很有效，特别是低信噪比的情况。

Nonparametric Methods非参数法